Über mich
Moritz Paesler – KI-Berater und Workshop-Trainer, Nürnberg

Moritz Paesler.

M.Sc. Data Science · KI-Berater für Nürnberg, Erlangen & Fürth

Fundament statt Hype.

Ich bin Moritz Paesler, Berater und Workshop-Trainer für generative KI und klassisches Machine Learning in Nürnberg, Erlangen und Fürth.

Im Masterstudium an der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg habe ich die Mechanismen moderner KI-Modelle vertieft. In meiner Masterarbeit untersuchte ich die erste Generation von Large Language Models systematisch auf zentrale Fähigkeiten.

Heute verbinde ich wissenschaftliches Fundament mit praktischer Umsetzung im Unternehmen: Was leistet KI bereits zuverlässig? Wo liegen ihre Grenzen? Und welche Entwicklungen sind substanziell – und welche nur kurzfristige Ausschläge?

Für punktuelle oder strategische Fragen stehe ich Unternehmen in Nürnberg, Erlangen und Fürth auch als direkter KI-Berater zur Verfügung. Meine KI-Beratung ist auf konkrete Entscheidungen, Use Cases und verständliche Einordnung ausgerichtet.

Meine Workshops schaffen Orientierung, die bleibt: verständlich, ehrlich und anwendbar.

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Hintergrund & Referenzen.

Ausbildung

M.Sc. Data Science

Schwerpunkt Machine Learning & Artificial Intelligence. Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU).

Forschung

LLM-Evaluation

Masterarbeit zur Evaluation der ersten LLM-Generation auf verschiedene Fähigkeiten – vor Beginn der breiten öffentlichen KI-Debatte.

Referent

NUEDigital Festival 2025

Vortrag bei KI Park e.V. & Josephs zum Thema "KI und Bildung". → kipark.de

Was meine Workshops von anderen unterscheidet.

Die meisten KI-Schulungen jagen dem neuesten Trend hinterher – dieses Modell, dieses Feature, dieser Use Case. Das ist nützlich für drei Monate. Danach ist das nächste Release erschienen, und der Wissensvorsprung ist aufgebraucht.

Meine Workshops vermitteln, was dahinterliegt: Warum KI so funktioniert wie sie funktioniert, welche Logik hinter Modellwahl, Governance und Prompting steckt – und was sich wirklich ändert, wenn ein neues Release erscheint, und was nicht.

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